上海交大《动手学大模型》系列# 编程实践教程（总介绍）

上海交通大学《自然语言处理前沿技术》（NIS8021）、《人工智能安全技术》（NIS3353）课程讲义拓展而来的公益编程实践教程。

• 项目作者：Lordog 等
• 课程来源：上海交通大学 张倬胜老师
• 项目仓库：https://github.com/Lordog/dive-into-llms
• 系列定位：面向大模型初学者的免费编程入门参考，帮助读者通过简单实践快速入门大模型，开展课程设计或学术研究。

一、项目动机

《动手学大模型》系列教程属于公益性质、完全免费。它不像普通理论讲义那样只讲概念，而是把“跑通代码、看到结果”放在第一位。通过每章一个主题的动手实验，读者可以：

• 在真实代码中理解大模型的关键能力边界；
• 快速复现论文里的核心 trick；
• 把课堂知识转化为可展示、可迭代的 Demo。

二、教程目录

本系列共 11 章编程实践教程，覆盖微调部署、提示工程、知识编辑、数学推理、水印、越狱、隐写、多模态、GUI 智能体、智能体安全与 RLHF 对齐等前沿方向。

三、适合谁读

• 正在学习《自然语言处理》《人工智能安全》相关课程的学生；
• 希望用代码快速理解 LLM 前沿子方向的科研人员；
• 已有 Python 基础，想从“会用 API”进阶到“能改代码、能复现实验”的工程师。

四、配套资源说明

每章均提供三类核心材料：

1. 课件 PDF：对应章节的完整讲义幻灯片；
2. 教程 README：详细的实验步骤、环境配置与命令行示例；
3. Jupyter Notebook：可运行、可修改的代码脚本。

本站已将 11 章材料分别整理成独立文章发布，并在每篇文章末尾提供 PDF 课件 + 源码包的直接下载链接。

五、学习路径建议

六、更新日志

• 2025/06/06：项目在原系列基础上新增数学推理、GUI Agent、大模型对齐、隐写术等主题；同时上线国产化《大模型开发全流程》公益教程（含 PPT、实验手册和视频）。

七、鸣谢

感谢上海交通大学自然语言处理实验室、华为昇腾社区对本系列教程的支持。

下一章：第 1 章：微调与部署